大数据生态系统 修仙之道 Flink Blog

2019-06-01 Docs Language:简体中文 & English Programing Flink Website:www.geekparkhub.com OpenSource GitHub repo size in bytes GeekDeveloper:JEEP-711 Github:github.com/geekparkhub Gitee:gitee.com/geekparkhub

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🔥 1. 概述 🔥

1.1 流处理 技术演变

在开源世界里 , ApacheStorm项目是流处理的先锋.

Storm最早由NathanMarz和创业公司BackType团队开发,后来才被Apache基金会接纳.

Storm提供了低延迟流处理,但是它为实时性付出了一些代价 : 很难实现高吞吐,并且其正确性没能达到通常所需水平,换句话说它并不能保证exactly-once,即便是它能够保证正确性级别,其开销也相当大.

在低延迟和高吞吐流处理系统中维持良好的容错性是非常困难,但是为了得到有保障的准确状态.

开发者们想到了一种替代方法 : 将连续时间中的流数据分割成一系列微小的批量作业,如果分割得足够小(即所谓的微批处理作业),计算就几乎可以实现真正流处理.

因为存在延迟,所以不可能做到完全实时,但是每个简单的应用程序都可以实现仅有几秒甚至几亚秒延迟,这就是在Spark批处理引擎上运行的Spark Streaming所使用的方法.

更重要的是使用微批处理方法,可以实现exactly-once语义,从而保障状态一致性.

如果一个微批处理失败,它可以重新运行,这比连续流处理方法更容易.

StormTrident是对Storm的延伸,它底层流处理引擎就是基于微批处理方法来进行计算,从而实现了exactly-once语义,但是在延迟性方面付出了很大的代价.

对于StormTrident以及Spark Streaming等微批处理策略,只能根据批量作业时间倍数进行分割,无法根据实际情况分割事件数据,并且对于一些对延迟比较敏感作业,往往需要开发者在写业务代码时花费大量精力来提升性能,这些灵活性和表现力方面的缺陷,使得这些微批处理策略开发速度变慢,运维成本变高.

于是Flink出现了,这一技术框架可以避免上述弊端,并且拥有所需的诸多功能,还能按照连续事件高效地处理数据,Flink部分特性如下图所示 :

enter image description here

Flink起源于Stratosphere项目,Stratosphere是在2010~2014年由3所地处柏林的大学和欧洲一些其他的大学共同进行的研究项目.

2014年4月Stratosphere的代码被复制并捐赠给了Apache软件基金会,参加这个孵化项目的初始成员是Stratosphere系统核心开发人员.

2014年12月,Flink一跃成为Apache软件基金会顶级项目.

在德语中,Flink一词表示快速和灵巧,项目采用一只松鼠彩色图案作为logo.

这不仅是因为松鼠具有快速和灵巧的特点,还因为柏林松鼠有一种迷人的红棕色,而Flink松鼠logo拥有可爱的尾巴,尾巴的颜色与Apache软件基金会logo颜色相呼应,也就是说这是一只Apache风格的松鼠.

enter image description here

Flink官方主页在其顶部展示了该项目的理念 : Apache Flink是为分布式、高性能、随时可用以及准确的流处理应用程序打造的开源流处理框架.

Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行有状态计算.

1.3 批处理 & 流处理

批处理特点 : 有界、持久、大量,批处理非常适合需要访问全真记录才能完成的计算工作,一般用于离线统计.

流处理特点 : 无界、实时,流处理方式无需针对整个数据集执行操作,而是对通过系统传输的每个数据项执行操作,一般用于实时统.

在 spark生态体系中,对于批处理和流处理采用了不同的技术框架 :
批处理由sparkSQL实现,流处理sparkStreaming实现,这也是大部分框架采用的策略,使用独立的处理器实现批处理和流处理.

而Flink可以同时实现批处理和流处理,Flink将批处理(既处理有限的静态数据)视作一种特殊流处理.

Flink核心计算架构是图中Flink Runtime执行引擎,它是一个分布式系统,能够接受数据流程序并在一台或多台机器上以容错方式执行.

FlinkRuntime执行引擎可以作为YARN(Yet Another Resource Negotiator)应用程序在集群上运行,也可以在Mesos集群上运行,还可以在单机上运行(这对于调试Flink应用程序来说非常有用)

enter image description here

Flink技术栈核心组成部分,Flink分别提供面向流式处理接口(DataStream API)和面向批处理接口(DataSet API).

因此Flink既可以完成流处理,也可以完成批处理.

Flink支持拓展库涉及机器学习(FlinkML) / 复杂事件处理(CEP) / 图计算(Gelly),还有分别针对流处理和批处理(Table API).

能被FlinkRuntime执行引擎接受程序很强大,但是随着程序有着冗长的代码,编写起来也很费力,基于这个原因,Flink提供了封装在Runtime执行引擎之上的API,以帮助开发者方便地生成流式计算程序.

Flink提供了用于流处理 DataStream API和用于批处理 DataSet API,值得注意的是尽管FlinkRuntime执行引擎是基于流处理,但是DataSet API先于DataStream API被开发出来,这是因为工业界对无限流处理的需求在Flink诞生之初并不大.

DataStreamAPI可以流畅地分析无限数据流,并且可以用Java或者Scala来实现,开发人员需要基于一个叫DataStream数据结构来开发,这个数据结构用于表示永不停止的分布式数据流.

Flink分布式特点体现在它能够在成百上千台机器上运行,它将大型计算任务分成许多小的部分,每个机器执行一部分.

Flink能够自动地确保发生机器故障或者其他错误时计算能够持续进行,或者在修复bug或进行版本升级后有计划地再执行一次,这种能力使得开发人员不需要担心运行失败.

Flink本质上使用容错性数据流,这使得开发人员可以分析持续生成且永远不结束数据(即流处理).

2.1 JobManager & TaskManager

Flink运行时包含两种类型处理器 :

1.JobManager处理器 :

也称之为Master,用于协调分布式执行,它用来调度task,协调检查点,协调失败时恢复等,Flink运行时至少存在一个master处理器,如果配置高可用模式则会存在多个master处理器,它们其中有一个是leader,而其他都是standby.

2.TaskManager处理器 :

也称之为Worker,用于执行一个dataflow的task(或者特殊的subtask)、数据缓冲和data stream的交换,Flink运行时至少会存在一个worker处理器.

enter image description here

Master和Worker处理器可以直接在物理机上启动,或者通过像YARN资源调度框架启动.

Worker连接到Master,告知自身可用性进而获得任务分配.

2.2 无界数据流 & 有界数据流

Flink用于处理有界和无界数据 :

无界数据流 :
无界数据流有一个开始但是没有结束,它们不会在生成时终止并提供数据,必须连续处理无界流,也就是说必须在获取后立即处理event,对于无界数据流无法等待所有数据都到达,因为输入是无界的,并且在任何时间点都不会完成,处理无界数据通常要求以特定顺序(例如事件发生顺序)获取event,以便能够推断结果完整性,无界流处理称为流处理.

有界数据流 :
有界数据流有明确定义开始和结束,可以在执行任何计算之前通过获取所有数据来处理有界流,处理有界流不需要有序获取,因为可以始终对有界数据集进行排序,有界流的处理也称为批处理.

enter image description here

Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台,它能够基于同一个Flink运行时(Flink Runtime),提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能.

现有开源计算方案会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型.

因为它们要实现目标是完全不相同的 : 流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once保证,而批处理需要支持高吞吐、高效处理,所以在实现时通常是分别给出两套实现方法.

或者通过独立开源框架来实现其中每一种处理方案,例如实现批处理开源方案有MapReduce / Tez / Crunch / Spark,实现流处理开源方案有Samza / Storm等.

Flink在实现流处理和批处理时,与传统方案完全不同,它从另一个视角看待流处理和批处理,将二者统一起来 : Flink是完全支持流处理,也就是说作为流处理看待时输入数据流是无界的,批处理被作为一种特殊流处理,只是它的输入数据流被定义为有界,基于同一个Flink运行时(Flink Runtime),分别提供了流处理和批处理API,而这两种API也是实现上层面向流处理、批处理类型应用框架基础.

2.3 数据流 编程模型

Flink提供了不同级别抽象,以开发流或批处理作业,如下图所示 :

enter image description here

1. Process Function

最底层级的抽象仅仅提供了有状态流,它将通过过程函数(Process Function)被嵌入到DataStream API中.

底层过程函数(Process Function)与DataStream API 相集成,使其可以对某些特定操作进行底层抽象,它允许开发者可以自由地处理来自一个或多个数据流的事件,并使用一致容错的状态,除此之外开发者可以注册事件时间并处理时间回调,从而使程序可以处理复杂计算.

2. Core APIs

实际上大多数应用并不需要上述底层抽象,而是针对核心API(Core APIs)进行编程,比如DataStream API(有界或无界流数据)以及DataSet API(有界数据集).

这些API为数据处理提供了通用构建模块,比如由开发者定义多种形式转换(transformations),连接(joins),聚合(aggregations),窗口操作(windows)等等.

DataSet API为有界数据集提供了额外支持,例如循环与迭代,这些API处理数据类型以类(classes)形式由各自编程语言所表示.

3. Table API
Table API以表为中心,其中表可能会动态变化(在表达流数据时).

Table API遵循(扩展)关系模型 : 表有二维数据结构(schema)(类似于关系数据库中的表),同时API提供可比较的操作,例如select / project / join / group-by / aggregate等.

Table API程序声明式地定义什么逻辑操作应该执行,而不是准确地确定这些操作代码的看上去如何,尽管Table API可以通过多种类型的开发者自定义函数(UDF)进行扩展,其仍不如核心API更具表达能力,但是使用起来却更加简洁(代码量更少),除此之外Table API程序在执行之前会经过内置优化器进行优化.
开发者可以在表与DataStream/DataSet之间无缝切换,以允许程序将Table API与DataStream以及DataSet 混合使用.

4. SQL

Flink提供最高层级的抽象是SQL,这一层抽象在语法与表达能力上与Table API类似,但是是以SQL查询表达式的形式表现程序,SQL抽象与Table API交互密切,同时SQL查询可以直接在Table API定义的表上执行.

🔥 3. 构建 Flink集群 🔥

Flink可以选择部署方式有 :

Local / Standalone(资源利用率低) / Yarn / Mesos / Docker / Kubernetes / AWS

现有主要对Standalone模式和Yarn模式下进行Flink集群部署.

1.解压flink-1.6.1-bin-hadoop2.7-scala_2.11.tgz

[root@systemhub511 ~]# cd /opt/software/

[root@systemhub511 software]# tar -zxvf flink-1.6.1-bin-hadoop2.7-scala_2.11.tgz -C /opt/module/

2.重命名flink-1.6.1

[root@systemhub511 software]# cd ..

[root@systemhub511 opt]# cd module/

[root@systemhub511 module]# mv flink-1.6.1 flink

3.2 Standalone 模式

  1. vim flink-conf.yaml | 在conf目录下修改flink-conf.yaml文件,指定JobManager

[root@systemhub511 module]# cd flink/conf/

[root@systemhub511 conf]# vim flink-conf.yaml

jobmanager.rpc.address: systemhub611



# The RPC port where the JobManager is reachable.

  1. vim slaves | 在conf目录下修改slave文件,指定TaskManager

[root@systemhub511 conf]# vim slaves

systemhub511

systemhub711

5.配置完毕 将flink集群分发

[root@systemhub511 module]# scp -r ./flink/ root@systemhub611:/opt/module/flink/

[root@systemhub511 module]# scp -r ./flink/ root@systemhub711:/opt/module/flink/

6.在systemhub611节点启动flink集群

[root@systemhub511 module]# cd flink/

[root@systemhub611 flink]# ./bin/start-cluster.sh

Starting cluster.

Starting standalonesession daemon on host systemhub511.

Starting taskexecutor daemon on host systemhub611.

Starting taskexecutor daemon on host systemhub711.

[root@systemhub611 flink]#

7.查看flink集群进程

[root@systemhub611 flink]# jps.sh







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                Open · Creation | Website | https://www.geekparkhub.com/



Open Source Open Achievement Dream , GeekParkHub Co-construction has never been seen before. 





===========     root@systemhub511 All Processes         ===========

9384 sun.tools.jps.Jps

9306 org.apache.flink.runtime.entrypoint.StandaloneSessionClusterEntrypoint

===========     root@systemhub611 All Processes         ===========

9686 sun.tools.jps.Jps

9622 org.apache.flink.runtime.taskexecutor.TaskManagerRunner

===========     root@systemhub711 All Processes         ===========

9426 org.apache.flink.runtime.taskexecutor.TaskManagerRunner

9470 sun.tools.jps.Jps

[root@systemhub511 flink]#

8.可通过WebUI访问flink | http://hostname:8081/#/overview

enter image description here

enter image description here

3.3 Yarn 模式

1.确保已经设置HADOOP_HOME环境变量

2.启动Hadoop集群 (HDFS和Yarn)

[root@systemhub611 ~]# start-cluster.sh



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██║  ███╗█████╗  █████╗  █████╔╝ ██████╔╝███████║██████╔╝█████╔╝ ███████║██║   ██║██████╔╝

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================                Start All Node Services         ===========

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================                Starting Zookeeper              ===========

================================================================

Starting zookeeper ... ZooKeeper JMX enabled by default

Using config: /opt/module/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg

STARTED

ZooKeeper JMX enabled by default

Using config: /opt/module/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg

Starting zookeeper ... STARTED

ZooKeeper JMX enabled by default

Using config: /opt/module/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg

Starting zookeeper ... STARTED

================                Starting HDFS           ===========

SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.

SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/module/hadoop/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.10.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]

SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/module/hbase/lib/slf4j-log4j12-1.7.5.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]

SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.

SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory]

Starting namenodes on [systemhub511]

systemhub511: starting namenode, logging to /opt/module/hadoop/logs/hadoop-root-namenode-systemhub511.out

systemhub511: SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.

systemhub511: SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/module/hadoop/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.10.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]

systemhub511: SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/module/hbase/lib/slf4j-log4j12-1.7.5.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]

systemhub511: SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.

systemhub511: SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory]

systemhub711: starting datanode, logging to /opt/module/hadoop/logs/hadoop-root-datanode-systemhub711.out

systemhub511: starting datanode, logging to /opt/module/hadoop/logs/hadoop-root-datanode-systemhub511.out

systemhub611: starting datanode, logging to /opt/module/hadoop/logs/hadoop-root-datanode-systemhub611.out

Starting secondary namenodes [systemhub711]

systemhub711: starting secondarynamenode, logging to /opt/module/hadoop/logs/hadoop-root-secondarynamenode-systemhub711.out

SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.

SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/module/hadoop/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.10.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]

SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/module/hbase/lib/slf4j-log4j12-1.7.5.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]

SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.

SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory]

================                Starting YARN           ===========

starting yarn daemons

starting resourcemanager, logging to /opt/module/hadoop/logs/yarn-root-resourcemanager-systemhub611.out

systemhub711: starting nodemanager, logging to /opt/module/hadoop/logs/yarn-root-nodemanager-systemhub711.out

systemhub511: starting nodemanager, logging to /opt/module/hadoop/logs/yarn-root-nodemanager-systemhub511.out

systemhub611: starting nodemanager, logging to /opt/module/hadoop/logs/yarn-root-nodemanager-systemhub611.out

================                Starting JobHistoryServer       ===========

starting historyserver, logging to /opt/module/hadoop/logs/mapred-root-historyserver-systemhub511.out

[root@systemhub511 ~]#

3.在systemhub611节点提交Yarn-Session,使用yarn-session.sh脚本进行提交.

参数说明 :

-n (–container) : TaskManager数量

-s (–slots) : 每个TaskManager的slot数量,默认一个slot一个core,默认每个taskmanager的slot的个数为1,有时可以多一些taskmanager,做冗余.

-jm : JobManager内存 (单位MB)

-tm : 每个taskmanager内存 (单位MB)

-nm : yarn 的appName (即表示yarn应用名称)

-d : 后台执行

[root@systemhub611 ~]# cd /opt/module/flink/

[root@systemhub611 flink]# ./bin/yarn-session.sh -n 2 -s 6 -jm 1024 -tm 1024 -nm test -d

4.启动后查看HadoopWebUi,可以查看任务提交

enter image description here

5.查看进程 提交Session节点

[root@systemhub611 conf]# jps -l

5540 org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerMain

5781 org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.ResourceManager

8277 sun.tools.jps.Jps

8089 org.apache.flink.yarn.entrypoint.YarnSessionClusterEntrypoint

5609 org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode

5886 org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.NodeManager

[root@systemhub611 conf]#

6.提交Jar到集群运行

[root@systemhub611 flink]# ./bin/flink run -m yarn-cluster ./examples/batch/WordCount.jar

7.提交后在YarnWebUI查看任务运行情况

enter image description here

8.任务结束 查看运行结果

Use --input to specify file input.

Printing result to stdout. Use --output to specify output path.

(a,5)

(action,1)

(after,1)

(against,1)

(all,2)

(for,2)

(fortune,1)

(would,2)

(wrong,1)

(you,1)

Program execution finished

Job with JobID c2f9e1af0aaf6005895fa362f2ae5d5b has finished.

Job Runtime: 41972 ms

Accumulator Results: 

- 8835528805a89471c138d1cd86fd473b (java.util.ArrayList) [170 elements]

[root@systemhub611 flink]#

🔒 尚未解锁 正在探索中… 尽情期待 Blog更新! 🔒

4.1 任务提交流程

4.2 TaskManager & Slots

4.3 Dataflow

4.4 并行数据流

4.5 task & operatorchains

4.6 任务调度流程

🔥 6. Time & Window 🔥

🔥 7. EventTime & Window 🔥

8. 修仙之道 技术架构迭代 登峰造极之势

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  5. 🙈🙈🙈🙈🙈🙈🙈🙈🙈🙈🙈 issues: geekparkhub.github.io/issues 🙈🙈🙈🙈🙈🙈🙈🙈🙈🙈🙈

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